


Mengapa Pakar Python Memberi Amaran Terhadap Penggunaan 'import *'?
Kesalahan "import *": Mengapa Pakar Menasihati Menentangnya
Dalam bidang pengaturcaraan Python, pernyataan import memainkan peranan yang penting peranan dalam menggunakan kod daripada modul lain. Walaupun kemudahan "import *" mungkin kelihatan menarik, ia boleh membawa kepada pelbagai perangkap yang amat dinasihatkan oleh pembangun berpengalaman.
Pertama, "import *" mengimport segala-galanya secara sembarangan daripada modul yang ditentukan ke dalam ruang nama semasa . Ini boleh mengakibatkan ruang nama yang berselerak, berpotensi membayangi objek daripada import sebelumnya tanpa pengetahuan anda. Akibatnya, menjejak ralat yang disebabkan oleh konflik sedemikian boleh menjadi kerja yang memakan masa.
Selain itu, "import *" mengaburkan asal-usul item yang diimport. Mengenal pasti modul sumber untuk elemen tertentu boleh mencabar, menghalang kebolehbacaan dan penyelenggaraan. Ini menjadi masalah terutamanya apabila menyelesaikan masalah kod atau bekerjasama dengan orang lain.
Akhir sekali, daya tarikan "import " datang dengan mengorbankan alat analisis statik seperti pyflakes. Alat ini bergantung pada pernyataan import yang jelas untuk mengenal pasti ralat yang mungkin berlaku. Dengan sifat "import " secara sembarangan, alatan ini menjadi tidak berkesan, membawa kepada kemungkinan isu tersembunyi yang hanya boleh ditemui semasa masa jalan.
Ringkasnya, sementara "import *" mungkin kelihatan menggoda, ia adalah amalan yang amat tidak digalakkan oleh pembangun Python berpengalaman. Dengan memilih import eksplisit, anda mengekalkan ruang nama yang bersih dan terurus, meningkatkan kebolehbacaan kod dan mendayakan penggunaan alat analisis statik yang berharga untuk melindungi kod anda daripada kemungkinan perangkap.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Pakar Python Memberi Amaran Terhadap Penggunaan 'import *'?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
